r語言考試題及答案姓名：____________________

一、選擇題（每題5分，共20分）

1.下列哪個是R語言中創(chuàng)建向量的一種方式？

A.list()函數(shù)

B.matrix()函數(shù)

C.vector()函數(shù)

D.data.frame()函數(shù)

2.在R中，以下哪個命令可以查看當(dāng)前工作目錄？

A.dir()

B.list.files()

C.cat()

D.getwd()

3.R語言中，下列哪個函數(shù)用于創(chuàng)建一個矩陣？

A.matrix()

B.data.frame()

C.table()

D.list()

4.在R中，以下哪個操作符用于比較兩個向量？

A.==

B.!=

C.<=

D.>=

5.以下哪個命令可以安裝R的包？

A.install.packages()

B.library()

C.load()

D.source()

二、簡答題（每題10分，共20分）

1.簡述R語言中的向量運(yùn)算。

2.解釋R語言中的數(shù)據(jù)框（data.frame）。

三、編程題（每題20分，共40分）

1.編寫一個R腳本，生成一個1到10的整數(shù)向量，并計算這個向量的平均值。

2.編寫一個R腳本，從用戶那里接收一個整數(shù)，然后輸出從1到這個整數(shù)的所有整數(shù)。

四、編程題（每題20分，共40分）

3.編寫一個R腳本，讀取一個名為"data.csv"的文件，該文件包含以下列：姓名、年齡、性別。腳本應(yīng)計算每個性別的平均年齡，并輸出結(jié)果。

4.編寫一個R腳本，使用邏輯回歸分析來預(yù)測一個名為"house_prices.csv"的數(shù)據(jù)集中的房價。數(shù)據(jù)集包含以下列：房間數(shù)、浴室數(shù)、面積、位置等。腳本應(yīng)輸出模型的摘要。

五、綜合應(yīng)用題（每題30分，共60分）

5.假設(shè)你有一個名為"sales_data.csv"的數(shù)據(jù)集，其中包含以下列：日期、銷售額、廣告費(fèi)用。編寫一個R腳本，分析廣告費(fèi)用對銷售額的影響。腳本應(yīng)包括以下步驟：

a.將日期列轉(zhuǎn)換為日期格式。

b.計算每個月的廣告費(fèi)用總和和銷售額總和。

c.繪制廣告費(fèi)用和銷售額的散點(diǎn)圖，并添加趨勢線。

d.分析散點(diǎn)圖，得出結(jié)論并解釋趨勢。

六、案例分析題（每題40分，共80分）

6.假設(shè)你是一家零售公司的數(shù)據(jù)分析師，公司希望了解不同促銷活動對銷售量的影響。你收集了以下數(shù)據(jù)：

a.促銷活動名稱

b.促銷活動開始日期

c.促銷活動結(jié)束日期

d.促銷期間的銷售量

e.促銷活動前的銷售量

f.促銷活動后的銷售量

編寫一個R腳本，分析這些數(shù)據(jù)，以確定促銷活動對銷售量的影響。腳本應(yīng)包括以下步驟：

a.讀取數(shù)據(jù)集。

b.計算每個促銷活動期間、前后以及整體的銷售量變化。

c.使用圖表展示促銷活動期間和前后的銷售量變化。

d.分析圖表，評估促銷活動對銷售量的影響，并撰寫一份簡短的報告。

試卷答案如下：

一、選擇題答案及解析思路：

1.C。vector()函數(shù)是R語言中創(chuàng)建向量的常用方式。

2.D。getwd()命令用于查看當(dāng)前工作目錄。

3.A。matrix()函數(shù)用于創(chuàng)建矩陣。

4.A。==操作符用于比較兩個向量。

5.A。install.packages()命令用于安裝R的包。

二、簡答題答案及解析思路：

1.R語言中的向量運(yùn)算是針對向量元素進(jìn)行的操作，如加法、減法、乘法、除法等。

2.數(shù)據(jù)框（data.frame）是R語言中的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲表格數(shù)據(jù)，包含多個列和行。

三、編程題答案及解析思路：

1.

```

#創(chuàng)建一個1到10的整數(shù)向量

vector1<-1:10

#計算平均值

mean_value<-mean(vector1)

print(mean_value)

```

2.

```

#從用戶那里接收一個整數(shù)

num<-eger(readline(prompt="請輸入一個整數(shù)："))

#輸出從1到這個整數(shù)的所有整數(shù)

for(iin1:num){

print(i)

}

```

四、編程題答案及解析思路：

3.

```

#讀取數(shù)據(jù)文件

data<-read.csv("data.csv")

#計算每個性別的平均年齡

avg_age_m<-mean(data$年齡[data$性別=="男"])

avg_age_f<-mean(data$年齡[data$性別=="女"])

#輸出結(jié)果

print(paste("男性平均年齡：",avg_age_m))

print(paste("女性平均年齡：",avg_age_f))

```

4.

```

#加載所需的庫

library(caret)

#讀取數(shù)據(jù)文件

data<-read.csv("house_prices.csv")

#創(chuàng)建邏輯回歸模型

model<-train(Sales~.,data=data,method="lm")

#輸出模型摘要

print(model)

```

五、綜合應(yīng)用題答案及解析思路：

5.

```

#讀取數(shù)據(jù)文件

sales_data<-read.csv("sales_data.csv")

#將日期列轉(zhuǎn)換為日期格式

sales_data$日期<-as.Date(sales_data$日期)

#計算每個月的廣告費(fèi)用總和和銷售額總和

monthly_sales<-aggregate(Sales~format(日期,"%Y-%m"),data=sales_data,sum)

monthly_ad<-aggregate(廣告費(fèi)用~format(日期,"%Y-%m"),data=sales_data,sum)

#繪制散點(diǎn)圖

plot(monthly_ad$廣告費(fèi)用,monthly_sales$Sales,xlab="廣告費(fèi)用",ylab="銷售額",main="廣告費(fèi)用與銷售額關(guān)系")

#添加趨勢線

abline(lm(Sales~廣告費(fèi)用,data=monthly_sales))

```

六、案例分析題答案及解析思路：

6.

```

#讀取數(shù)據(jù)文件

sales_data<-read.csv("sales_data.csv")

#將日期列轉(zhuǎn)換為日期格式

sales_data$促銷活動開始日期<-as.Date(sales_data$促銷活動開始日期)

sales_data$促銷活動結(jié)束日期<-as.Date(sales_data$促銷活動結(jié)束日期)

#計算促銷活動期間、前后以及整體的銷售量變化

sales_during<-subset(sales_data,促銷活動開始日期<=日期&日期<=促銷活動結(jié)束日期)

sales_before<-subset(sales_data,日期<促銷活動開始日期)

sales_after<-subset(sales_data,日期>促銷活動結(jié)束日期)

#計算銷售量變化

sales_change_during<-sum(sales_during$銷售量)-sum(sales_before$銷售量)

sales_change_after<-sum(sales_after$銷售量)-sum(sales_before$銷售量)

#繪制散點(diǎn)圖

plot(sales_before$銷售量,sales_after$銷售量,xlab="促銷活動前的銷售量",ylab="促銷活動后的銷售量",main="促銷活動對銷售量的影響")

#添加趨勢線

abline(lm(銷售量~促銷活動前的銷售量,data=data.frame(sales_before$